Evolving environmental awareness and shifts in management priorities: a socioeconomic lens on the min river basin, China
Notice bibliographique
Résumé
Watersheds have experienced economic and demographic development for decades. In China, this development has been associated with environmental degradation, including water quality deterioration, abnormal stream flow, and biotic resource depletion. Effective watershed management incorporates sustainability and public involvement, enabling the long-term security of the human and natural world. Management strategies however need to take into account local conditions, as every watershed is unique. This paper adopts the analytic hierarchy process (AHP) combined with the random forest model to investigate the shift in participants’ environmental awareness across different socioeconomic groups over the past 15 years. Additionally, it scrutinizes the changing public perceptions on the management priorities and areas requiring enhancement. The AHP index highlighted the importance of environmental behavioral intentions (EBI) as a component of environmental awareness (EA). Between 2006 and 2021, significant changes occurred in public environmental awareness (perception, knowledge, behavioral intention) and perceived management priorities, stressing the need for timely adjustment of management policies. Notably, environmental concern (EC) appears to have decreased over time, reflecting effective management and increased governmental attention. Emphasis on the recreational ecosystem services offered by watershed forests has increased. Males, individuals aged over 40-years-old, and individuals located in the upper reaches possessed higher risk perceptions than other groups. These findings may help policymakers to adjust management priorities based on geographic region and may assist them in promoting more effective measures to communicate watershed sustainable management goals and strategies to the public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».